8月26日、第1回グローバルAI医薬品研究開発アルゴリズムコンペティションの最終審査会および授賞式が清華大学生物医学ホールで開催された。マイクロソフト研究所、上海マテリアメディカ研究所、中国科学院、上海交通大学などからの15チームが、全世界878チームの中から際立って最終防衛ラウンドに進出した。
産学連携によるAI創薬研究開発人材の共同育成
決勝戦の開会式では、清華大学薬学部副学部長の陳立功氏が主催者を代表して開会の辞を述べ、各地の大学、研究機関、企業からの参加チームを温かく歓迎した。世界。同氏は、医薬品の研究開発は長い間、高コストと低い成功率という問題に直面してきたが、AI技術の発展がこれに新たな機会をもたらしたと述べた。清華大学薬学部は、コンテストを通じてAI + 薬学分野における大学、科学研究機関、企業の協力と発展を促進し、薬学分野の問題を解決すると同時に、より多くの人材を育成したいと考えています。 AIと生物医学の学際的分野が競争から勝ち上がりました。このコンペティションの主な内容は、小分子が新型コロナウイルスを細胞レベルで阻害できるかどうかを予測することであり、これは分子表現学習の問題であり、医薬化学や小分子創薬における重要な問題でもあります。
最終審査員は、中国科学院上海有機化学研究所の丁柯教授、上海交通大学医科大学医薬化学・バイオインフォマティクスセンター所長の張建教授、ロシュ社AIDD所長のリン・イー博士です。中国イノベーションセンター、清華大学薬学部のTian 、Boxue氏 Baiduの准教授兼シニアプロダクトデザイナー、PaddleHelixのプロダクトリーダーであるZhang Xiaonan氏。
専門家ジャッジはチームのディフェンスについて質問し、貴重な提案をしました
決勝チームは清華大学と対戦、守備シーンは「神と戦った」
Microsoft Research Asia の ViSNet-Drug チームは、自社開発の AI2BMD ダイナミクス シミュレーション システムと事前トレーニングされた ViSNet モデルを使用しています。予選では、AI2BMD が低分子と標的タンパク質 Mpro の結合自由エネルギーを正確に計算し、そのデータを擬似ラベルでマークしました。AI2BMDk は、10,000 個を超える原子を含むタンパク質をシミュレートし、密度汎関数理論 (DFT) の精度に近いエネルギー計算を実現し、計算時間を数桁短縮できます。再戦では、チームは AIMD-Chig データセットを使用して ViSNet モデルを事前トレーニングし、その予備データをマルチラベルおよびマルチ分類学習に使用しました。チームがこのコンペティションを、実装のために ViSNet を PaddlePaddle フレームワークに移行する機会として捉え、最終的により良い結果を達成したことは注目に値します。
中国科学院上海マテリアメディカ研究所のLan Fengxinチームは、UnimolとKANOの事前トレーニングモデルと分子指紋を使用し、残差ネットワークと組み合わせて、ADMETの優れたパフォーマンスに基づいてPaddleHelixのGEMモデルを最適化しました。さまざまな一般的な指紋フォームを使用して問題を解決し、ネットワーク アーキテクチャを変更することでこの情報を統合します。さらに、このモデルの革新的な点は、単純な線形層の代わりに Resnet を使用して、GEM 後のグラフ表現情報を抽出することです。再戦のデータ処理に関して、チームは再戦データでトレーニングされたモデルを巧みに使用して予備データにラベルを付け、このラベルを使用して再戦に向けてモデルをトレーニングし、モデルの最終的なパフォーマンスを保証するために追加のデータを収集しました。
上海交通大学の MolAI チームは、大規模なデータセットの事前トレーニングを通じて取得した事前トレーニング済みモデルを使用して、薬物分子の親和性を予測する下流タスクを微調整しています。チームの手法では、事前トレーニングされたモデルに基づく 4 つの予測を使用してアンサンブルを実行します。このうち 4 つのモデルは、グラフ表現ベースの学習とシーケンス情報ベースの学習に大別できます。グラフ表現による学習ではGNNを利用して分子グラフの特徴を抽出し、配列情報による学習ではTransformerを利用して配列の特徴を抽出します。結局、チームの計画も良い結果をもたらしました。
このコンテストでは、プレーヤーは PaddlePaddle に基づいたアルゴリズムの構築を完了する必要があります。競技中、私たちは Baidu PaddleHelix ツールに基づくベースラインと一連のイベント トレーニングを提供して、競技を通じて学習を促進し、より多くのプレーヤーが注意を払うようにしました。 AI、医薬品開発の分野。特筆すべきは、今回の決勝戦に出場したチームの中には、金融テクノロジー分野のpaipaiチーム、ソフトウェア開発分野のDexian Teaチームなど、他分野からのチームも多かったということで、他の分野のプレーヤーが AI 医薬品の研究開発の分野に参加し始められるようにします。
15チームが優秀賞を受賞、AI医薬品の将来に期待
優勝チームの集合写真
授賞式と閉会式で、百度フライングパドル教育の環境事業責任者銭芳氏は、国家経済と人民の暮らしに関わる製薬産業は健全な中国建設の重要な礎であると述べた。2022年5月、Baidu Fei Paddleと清華大学薬学部は「AI + 薬学」産学研究統合イノベーション拠点の構築を準備し、一連のAI + バイオコンピューティングの最先端コースと人材育成計画を開始した。 AI創薬研究開発分野における人材育成を目的とした重要なプラットフォームを提供します。このイベントの成功裏の開催は、AI + 医薬品の研究開発分野におけるフライパドルと清華薬学部の生産と教育の統合の重要な部分でもあります。
未来に向けて、フライングパドルは清華大学薬学部を代表とする産業界、教育、研究、応用のあらゆる関係者と協力して、我が国のAI製薬業界の人材育成を加速し、我が国のAIにおける新たな状況を共同で創り出したいと考えています。製薬分野。